■近年来，由于产生的AI服务的迅速传播，对半导体的需求持续增长，并且注意力集中在与半导体相关的股票（如NVIDIA）上。但是，由于AI半导体GPU转变为ASIC，NVIDIA的唯一推进力正在颤抖，因为竞争对手的增长，未来引起了人们的关注。 ■目录1- NVIDIA的股价持续上涨，但目前正在下降2 -GPU到ASIC转换3 -Seventitans是一家主要的中国科技公司，由于AI服务和其他因素的迅速传播，近年来一直在迅速增长。在这种情况下，注意力集中在包括Nvidia在内的半导体相关股票上。 AI需要快速有效地处理大量数据，而高性能的半导体是该处理的核心。特别是，诸如GPU（图形处理单元）和A
收听有关 Nvidia 的 Acquired Podcast（第 3 部分）有趣的历史将机器学习（特别是图像处理算法）的发展与 Nvidia 在并行处理硬件、云计算和 AI 方面的发展联系起来。展示了为什么 Nvidia 现在是世界上最有价值的公司 Seneca，“运气是准备遇到机会时”HT：Charles
Harnessing Hypercube Geometry for Superior Quantum Error Correction
日本理化学研究所量子计算中心开发了一种新的量子纠错方法，即“多超立方体代码”，该方法有望为容错量子计算提供高效和并行的纠错。该方法利用复杂的几何代码结构，能够实现与传统高性能计算类似的高编码率和并行处理能力，使其成为 [...]
The Math Behind Multi-Head Attention in Transformers
深入探究 Transformer 和 LLM 中的秘密元素多头注意力。让我们探索它的数学原理，并从头开始用 Python 构建它DALL-E 生成的图像1：简介1.1：Transformer 概述Vaswani 等人在其论文“Attention is All You Need”中介绍的 Transformer 架构已经改变了深度学习，尤其是在自然语言处理 (NLP) 领域。Transformer 使用自注意力机制，使它们能够一次性处理所有输入序列。这种并行处理允许更快地计算并更好地管理数据中的长距离依赖关系。这听起来不熟悉？别担心，因为它会在本文的末尾出现。让我们首先简单看一下 Transfo
Big Medical Image Preprocessing With Apache Beam | A Step-by-Step Guide
本文将引导您了解如何使用 Apache Beam 高效处理大型医学图像 — 我们将使用一个具体示例来探索以下内容：- 如何在 ML/AI 中使用大型图像- 用于处理上述图像的不同库- 如何创建高效的并行处理管道准备好进行一些严肃的知识共享了吗？文章使用 Apache Beam 进行大型医学图像预处理 | 分步指南由 DLabs.AI 服务。
